Yapay zeka ve makine öğrenimi, özellikle hisse senedi ticareti gibi karmaşık ve yüksek verili işlemler için sektörümüzde devrim yaratıyor.
1860'larda Calahan'da ilk hisse senedi fiyat şerit sistemi tanıtıldığından beri, makineler dünya borsasının önemli bir bileşeni haline geldi. Artık bilgisayarlar ticaret sürecine o kadar entegre oldu ki, esas olarak pasif fonlar ve yatırımlardaki artış nedeniyle borsanın %80'i otomatik pilotta.
Makine öğrenimi ve yapay zekadaki (AI) ilerlemeler artık teknolojiyi iş sürecine dahil etmek için yeni yöntemler sunuyor ve borsayı demokratikleştirmeye ve belirli otomatik ticaret sorunlarını hafifletmeye yardımcı olabilir.
AI, gerçek zamanlı olarak marka geri bildirimi almamızı sağlar; hata yapma olasılığını azaltır ve günlük operasyonlarımızın çoğunu otomatik hale getirir; aldığımız cep telefonlarını geliştirir; kredi değerliliğimizi vb. değerlendirir.
Forex ticareti, yapay zeka ve makine öğreniminden en çok yararlanan pazarlardan biridir. Forex, sürekli büyüyen 1.93 katrilyon dolarlık bir endüstridir. Son araştırmalar, 5.3 trilyon doların her gün değiş tokuş bu pazarda Düşük maliyetler, büyük likidite, kolay giriş, çok çeşitli ticaret çiftleri ve merkezi düzenleyici olmaması, tüccarları çok çekici kılar. Forex yatırımlarınızdan en iyi şekilde yararlanmak için, yine de piyasanın dezavantajlarını kavramanız gerekir. Karmaşık fiyatlandırma, yüksek oynaklık ve önemli tehlikeler bunlardan sadece birkaçıdır.
AI ve Forex Ticareti
Yapay zekanın ana avantajlarından biri, makine öğrenimi ve tahmine dayalı analizdir. Tahmine dayalı analitik, pazardaki değişiklikleri tahmin etmek için mevcut ticari verileri ve algoritmaları kullanır. Tahmine dayalı analitiğin kapasiteleri, büyük miktarda veriyi daha hızlı değerlendirebildikleri ve daha az hata yapabildikleri için insanları da kapsar. Tahminler sağlamak için yapay zeka yazılımını kullanarak, göre bu sayfa, tüccarlar verilere dayalı akıllı ticaret yöntemlerinin geliştirilmesine daha fazla odaklanabilirler. Bir Japon şirketi olan Nikkei, forex analizinin kullanışlılığının harika bir örneğidir. Bir sonraki ay için döviz kurlarını tahmin etmek için yapay zeka kullanarak üç ayda bir Dolar-Yen derbisi oluşturdular. AI programı, yayınlar, endüstri eğilimleri, piyasa değişiklikleri, emtia fiyatları vb. dahil olmak üzere çeşitli sitelerden geniş bir veri yelpazesi kullandı.
Tahmine dayalı analizin etkinliğini değerlendirmek için bulgularını en iyi analistlerinin tahminleriyle karşılaştırdılar.
Forex yatırımcıları araştırmaları, veri toplamaları ve ticaret stratejileri için çeşitli cihazlar ve platformlar kullanırlar. Aynı istatistikler, forex yatırımcılarının %35'inin cep telefonlarını FX brokerlerini bulmak ve karşılaştırmak için kullandığını vurgulamaktadır. Önümüzdeki yıllarda mobil ticaretin yüzde 18'den yüzde 37'ye çıkması bekleniyor.
Bu şaşırtıcı gerçek nedeniyle, mobil ticaret aracına atlayan FX brokerlerinin sayısı hiç de beklenmedik değil. Uygun kitlelerle yüzleşmek için forex brokerleri mobil pazarlamaya daha fazla harcama yapmalıdır.
Her şeyden önce, teknoloji konusunda bilgili bayilerin çok kanallı katılım, hızlı yanıt veren bir mobil uygulama ve daha kolay para yatırma ve kaldırma prosedürleri dahil olmak üzere kullanıcı merkezli deneyimler sunması gerekir. Bu, mobil ticaret deneyimlerini değiştirmeye başlayan Ever Forex örneğinde en iyi şekilde gösterilmiştir.
Birçok Forex yatırımcısı sık sık şöyle der: "Önceden bu kadar çok bilgiye sahip olsaydım, daha iyi ticaret yapmaya ve daha fazla para kazanmaya karar verirdim."
Ne yazık ki, o kadar kolay değil.
Tüccarların karşılaştığı en büyük sorunlardan biri, verilerini nasıl toplayacağını bilmemek ve hangi verilerin onlar için önemli olduğunu bilmemektir. En önemlisi, topladıkları verileri stratejik olarak nasıl kullanacaklarını bilmiyorlar.
Sonuç olarak, bireyler ticaret stratejilerinin genel etkinliğine zarar verebilecek alakasız ve yanlış bilgilere güvenmeye başlarlar.
Bu, gerçek zamanlı veri analizi ve otomatik ticaret seçenekleriyle yardımcı olabilir. Canlı fiyatlandırmayı gerçek zamanlı olarak değerlendirebilir, sorunları daha hızlı öğrenebilir ve neredeyse anında düzeltebilirsiniz. Makine öğrenimi, alım satım verilerini gerçek zamanlı olarak analiz etmek, size piyasa hakkında daha fazla içgörü sağlamak ve mevcut piyasanın oynaklığına göre alım satım stratejinizi değiştirmenize yardımcı olmak için büyük miktarda alım satım geçmişini kullanabilir.
Temel bir özellik haline gelen forex ticareti alanında otomatik stop-loss emirleri örneğini ele alalım. Başka bir deyişle, FX ve CFD brokerleri olan bir forex tüccarı, kayıplarının azalmasını ve varlıklarını en yüksek fiyattan satmasını garanti etmek için zararı durdur emri verir. Bu işlev, doğru bir şekilde kullanılırsa, oldukça çalkantılı bir forex piyasasında çok yararlı olabilir.
Yapay Zeka ve Borsa
Mükemmel veriler iyi seçimler yaratır. Ama çok ileri gidebilir. finans firmaları milyarlarca veri noktası toplayın – önemli bilgiler sunabilir, ancak çok fazla gürültüye neden olabilir. Bunların tümü taranmalı ve analiz edilmelidir, bu da bir ticaret avantajı elde etmek için birkaç saatlik çaba olduğu anlamına gelir.
Yapay zekadaki son gelişmeler, özellikle makine öğrenimi, tüccarlara tüm bu bilgileri anlamlandıran bir çözüm verdi. Makine öğrenimi algoritmaları, büyük miktarda veriyi kavrayabilir ve yorumlayabilir. Makine öğrenimi için birçok farklı türde algoritma vardır, ancak gelecekte daha iyi kararlar vermek için önceki veri kümelerinden elde edilen bilgileri kullanabilirler. Basitçe söylemek gerekirse: makine öğrenimi algoritmalarının kullanımı gelişir.
Bunun nasıl çalıştığını daha iyi kavramak için makine öğreniminin gerçek dünyadaki bazı örneklerine bakalım.
Bu makaleden çıkarılacak bir öğeniz varsa, AI ve algoritmalar aptalca. Şimdi sağladığınız verilerin kusurlu olup olmadığını anlayamıyorlar. Bu, algoritmanızı yanlış verilerle beslerseniz zayıf içgörüler elde edeceğiniz anlamına gelir. Sadece 2016 başkanlık seçimlerinde iyi bir örnek arayın.
Mükemmel içgörüler elde etmek için uygun yapılandırılmış veri toplamaya ihtiyacınız var ve hepsinden önemlisi, sorduğunuz soruyu temel bir şekilde anlamanız gerekiyor.
Büyük veri kümeleriniz olduğunda, sonraki adım bunları algoritmaya eklemektir. Bir makine öğrenimi algoritması, bütün bir araştırma departmanı tarafından yapılan çabayı taklit edebilir. Ancak bunu maliyetin çok altında çok daha hızlı bir şekilde gerçekleştirir.
Bir model oluşturulduktan sonra, bir sonraki adım onu uygulanabilir hale getirmektir. Bu, yalnızca modelleri insan tüccarlarına uygulayarak yapılabilir. Ancak diğer şirketler algoritmik ticareti bir adım daha ileri götürmeye çalışıyor.
Önümüzdeki birkaç yıl içinde, algoritma ticaretine daha fazla erişim, birçok işletme ve yatırımcı için çok önemli olacak. Rekabetçi kalmak isteyenler için muhtemelen önemli olacaktır. Ayrıca, genel ekonomiyi iyileştirmek için paranın mümkün olduğunca verimli kullanılmasını garanti etmeye yardımcı olacaktır.
